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Paddle-Lite

轻量级且高性能的深度学习推理框架

Paddle Lite 是为移动端、嵌入式和边缘设备设计的高性能深度学习推理框架。支持多种硬件平台和操作系统,提供丰富的优化工具和多语言 API,便于快速部署和执行推理任务。通过量化和子图融合等策略,Paddle Lite 实现了轻量化和高性能,并已广泛应用于百度和其他企业。用户可以通过简单步骤完成模型优化和部署,并快速上手示例。

Paddle - 拥有先进技术和丰富功能的工业平台
GithubPaddlePaddle工业平台开源项目模型训练深度学习高性能推理引擎
PaddlePaddle是中国首个自主研发并开源的深度学习平台,提供先进技术和多样功能,包括核心框架、模型库、开发工具和服务平台。该平台广泛应用于制造、农业、企业服务等行业,已服务超过1070万开发者和23.5万企业,生成86万个模型。PaddlePaddle支持超大规模训练、兼容第三方模型、提供高性能推理引擎,并拥有丰富的行业模型库和开源资源,推动AI商业化。
PaddleSlim - 深度学习模型压缩工具库PaddleSlim:低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和结构搜索
GithubPaddleSlim剪枝开源项目模型压缩深度学习量化
PaddleSlim是一个深度学习模型压缩的工具库,提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等策略。支持自动化压缩,量化预测能加速2.5倍,模型体积减少3.9倍。提供YOLOv8自动化压缩示例,并优化了在Nvidia GPU和ARM设备上的性能。适用于视觉和自然语言处理任务。支持PaddlePaddle和PaddleLite多个版本,适合有模型压缩需求的开发者使用。
PaddleNLP - 支持大语言模型开发与部署的开源套件
GithubPaddleNLP大模型开源项目推理训练飞桨
PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件,提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境,包括4D并行配置和高效精调策略,适应多种硬件平台,有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型,为大模型开发提供高效解决方案。
PaddleX - 多硬件支持的飞桨模型低代码开发工具
GithubPaddleX低代码开发多硬件支持开源项目模型产线飞桨
PaddleX 3.0是一个基于飞桨框架的低代码开发工具,支持在多种主流硬件上进行模型训练和推理。该工具提供16条模型产线和68个精选模型,覆盖图像分类、目标检测、OCR等多个任务场景,适用于工业、能源、金融等多个行业。PaddleX支持零代码和低代码两种开发模式,可在本地多种硬件上运行,为AI应用开发提供便捷的解决方案。
PaddleHub - 多领域应用的跨平台AI模型服务平台
AI模型ERNIE-ViLGGithubHugging FacePaddleHubStable Diffusion开源项目
PaddleHub提供超过400种高质量AI模型,覆盖计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。用户仅需3行代码即可进行模型预测,同时支持模型即服务,通过简单命令即可部署。最新版本v2.3.0引入了ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等模型,并支持在HuggingFace平台上发布。PaddleHub兼容Linux、Windows和MacOS,适合多平台开发。
PaddleOCR - 领先的OCR工具库,支持多语言和多硬件平台
GithubOCRPaddleOCR开源项目文本识别模型训练热门表格识别
PaddleOCR旨在为开发者提供一套丰富、领先且实用的OCR工具库,帮助开发者快速训练并部署OCR模型。它不仅支持中英文识别,还支持多语言和多硬件平台,包括最新的PP-OCRv4模型,有效提高了中英文场景下的识别精确度。适用于移动端和服务器端,适配多种开发需求。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具,支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化,适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型,涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务,满足多场景、多硬件、多平台的需求。
InterpretDL - 深度学习模型解释工具包,助力AI可解释性研究
GithubInterpretDLPaddlePaddle可视化开源项目模型解释深度学习
InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包,集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务,可帮助用户分析模型内部机制,为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法,适合研究人员和开发者使用。
YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署
GithubYOLOv5-Liteablation实验开源项目性能优化模型比较部署
YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数,并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果,展示在多种硬件平台上的性能,并包含详细的教程和下载链接。
Aidget - 边端AI算法部署工具链 高性能推理和自动化模型压缩
AidgetGithub开源项目模型压缩深度学习推理引擎边端AI高性能计算
Aidget是一款边端AI算法部署工具链,集成高性能深度学习推理引擎和模型自动化压缩功能。适用于多种边端系统和平台,支持ONNX和TFLite等多种模型格式。特点包括轻量级部署、强通用性、易用性和高性能推理。已在智能家电领域得到实际应用,有效解决AI算法部署中的资源限制、性能优化和跨平台兼容性等问题。
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